Features of Gut Microbiome Associated With Responses to Fecal Microbiota Transplantation for Inflammatory Bowel Disease: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Fecal microbiota transplantation (FMT) has been seen as a novel treatment for inflammatory bowel disease (IBD). The results on microbial alterations and their relationship to treatment efficacy are varied among studies. We performed a systematic review to explore the association between microbial features and therapy outcomes. We searched PubMed, Web of Science, Embase, and Cochrane Library databases from inception to November 2020. Studies that investigated the efficacy of FMT and baseline microbial features or dynamic alteration of the microbiome during FMT were included. The methodological quality of the included cohort studies and randomized controlled trials (RCTs) was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS) and the Cochrane risk of bias tool, respectively. A total of 30 studies were included in the analysis. Compared to non-responders, the microbial structure of patients who responded to FMT had a higher similarity to that of their donors after FMT. Donors of responders (R-d) and non-responders (NR-d) had different microbial taxa, but the results were inconsistent. After FMT, several beneficial short-chain fatty acids- (SCFA-) producing taxa, such as Faecalibacterium, Eubacterium, Roseburia , and species belonging to them, were enriched in responders, while pathogenic bacteria ( Escherichia coli and Escherichia-Shigella ) belonging to the phylum Proteobacteria were decreased. Alterations of microbial functional genes and metabolites were also observed. In conclusion, the response to FMT was associated with the gut microbiota and their metabolites. The pre-FMT microbial features of recipients, the comparison of pre- and post-FMT microbiota, and the relationship between recipients and donors at baseline should be further investigated using uniform and standardized methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».